↑: [[G検定に関する知識]] - 単語を意味を捉えた低次元の密ベクトルで表現する手法 - ワンホットベクトル（次元数=語彙数、スパース）の弱点を克服 - 意味的に似た単語はベクトル空間で近くなる - 代表手法: word2vec、fastText、ELMo（文脈考慮型） - cf. [[word2vec]], [[ELMo]], [[BoW]], [[ワンホットベクトル]]